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수요와 공급만으로 집값을 모두 설명할 수 있을까? (통화량, 정부정책 영향은?)

택이형. 2023. 9. 9.

 

부동산 투자는 안정적이고 수익성 높은 투자 방법 중 하나로 여겨지며, 부동산 시장은 다양한 요인에 영향을 받습니다. 과거부터 현재까지의 한국 부동산 시장을 중심으로 그 영향 요인을 살펴보고, 앞으로 부동산 시장에 어떻게 접근하면 좋을지 생각을 정리해 보도록 하겠습니다.

 

수요와 공급으로 주택가격을 설명할 수 있을까?

 

 

 

1. 부동산 가격, 수요와 공급으로 다 설명될까?

부동산 가격은 공급과 수요의 관계에 영향을 받는 것이 일반적입니다. 그러나 종종 이 관계 외에도 부동산 시장을 설명하는 다른 법칙들이 작용합니다. 예를 들어, 2018년부터 2022년까지 경기도의 연간 수요는 63,000 가구로 나타났지만 공급량은 100,000에서 160,000 가구로 수요보다 2.5배 이상 높았음에도 불구하고 부동산 가격은 상승했습니다.

 

 ㆍ수요보다 공급량이 늘어도 부동산 가격이 상승하는 경우가 존재한다.

 ㆍ수요보다 공급량이 적어도 부동산 가격이 상승하는 경우가 존재한다.

 

 

반면, 2009년 서울에서 최적의 수요가 47,000 가구였지만 공급량은 37,000 가구 정도로 최적 수요보다 낮았으며, 이 때는 공급량 부족에도 불구하고 가격이 하락했습니다. 이렇게 부동산 가격에는 공급과 수요 외의 다른 요인도 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다.

 

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2. 통화량(M1 화폐 공급량)의 역할

부동산 가격은 통화량의 변화와도 관련이 있습니다. 통화량의 증가는 부동산 가격 상승과 연결될 수 있으며, 통화량의 감소는 가격 하락과 연관될 수 있습니다. 예를 들어, 1997년의 한국과 아시아 외환 위기와 2005년 이명박 대통령 시기에 통화량 공급이 줄면서 부동산 시장은 침체했습니다. 2011년 박근혜 대통령 취임 전에 M1 통화량이 약간 감소하자, 2013년에도 침체가 발생했으나 이 이명박 대통령 시기보다는 덜한 정도였습니다.

 

 ㆍ통화량은 시점에 따라 하락하는 경우가 발생하긴 하지만 백 년간 우상향 했다는 점을 잊지 말자.

 ㆍ23년에는 통화량이 하락했지만, 이것을 하락추세로 받아드릴 것인지에 진지하게 고민해 보는 것이 중요하다.

 

M1통화량

 

그리고 2015년 이후 M1 통화량은 급격하게 증가하기 시작하여, 2017년 문재인 정부 취임 이후, 부동산은 상승세를 보이며 2019년부터 M1 통화량의 급격한 증가와 함께 급등했습니다.

 

 

하지만 M1 통화량이 감소하면서 부동산 시장은 하강세를 보이며 현재 M1 통화량은 안정적으로 오르내리고 부동산 시장 역시 측면 및 약간 상승하는 추세를 보이고 있습니다. 이를 통해 통화량이 부동산 시장 동향에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다.

 

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3. 정부 정책 요소

한국 부동산 시장은 정부의 정책 변화에도 영향을 받습니다. 정부의 대출 규제나 세제 혜택 등은 부동산 가격에 직접적인 영향을 미칩니다. 정부의 부동산 관련 정책 변화는 부동산 시장 동향을 크게 좌우할 수 있으며, 대통령의 임기 동안의 부동산 정책 변화는 부동산 시장에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

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마지막으로, 부동산 투자는 신중한 계획과 분석이 필요한 투자입니다. 투자자는 부동산 시장의 복잡성을 이해하고 다양한 요인을 종합적으로 고려하여 투자 결정을 내려야 합니다. 단기적인 변동성에 눈을 돌리지 않고 장기적인 투자 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 부동산 시장은 다양한 영향 요인에 영향을 받으므로 정확한 정보와 전문가의 조언을 활용하여 신중하게 투자해야 합니다. 부동산 시장은 때로 예측하기 어려우므로 신중한 관리가 필요합니다.

 

마치며

지금까지 부동산 가격을 수요와 공급의 측면에서 접근해 보았습니다. 물론 기본적인 전제는 수요와 공급을 따른다는 것이지만 그 외에도 부동산 가격에 영향을 미치는 요인은 다양하다는 것을 알 수 있습니다. 부동산 투자는 매우 복합적인 것이기 때문에 다양한 요소를 고려하여 접근하는 것이 좋으며, 고려해야 할 요소들이 많기에 부동산 투자가 어려운 것입니다. 원론적인 접근은 물론 넓은 시각을 가지고 접근할 때 보다 더 깊이 있는 분석이 가능할 것입니다.

 

 

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